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联邦学习中的隐私和鲁棒性:攻击和防御
联邦学习中的隐私和鲁棒性:攻击和防御
上传者:
syp_net
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上传时间: 2021-02-06 09:11:17
|
文件大小: 2.15MB
|
文件类型: PDF
联邦学习
隐私
鲁棒性
随着数据越来越多地存储在不同的筒仓中,社会越来越关注数据隐私问题,传统的人工智能(AI)模型集中训练正面临效率和隐私方面的挑战。最近,联邦学习(FL)作为一种替代解决方案出现,并在这种新的现实中继续蓬勃发展。现有的FL协议设计已经被证明对系统内外的对抗是脆弱的,危及数据隐私和系统的鲁棒性。
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